AI 기반 브라우저와 기존 브라우저 자동화, 어떤 것을 사용해야 할까요?

흔히 볼 수 있는 예로는 몇 주 동안 완벽하게 작동하다가 사소한 UI 업데이트 이후 갑자기 작동을 멈추는 스크립트가 있습니다. 또 다른 예로는 여러 계정을 관리할 때 작업이 너무 유사해 보여 플랫폼 검사를 트리거하는 경우가 있습니다.

바로 이 지점에서 AI 기반 브라우저 에이전트가 등장합니다. 이들은 고정된 단계보다는 결과에 초점을 맞춰 자동화에 접근하는 방식을 취합니다.

여러 계정을 관리하거나, 웹 작업을 반복적으로 수행하거나, 페이지가 계속 바뀌는 환경에서 데이터를 수집해야 하는 경우, 브라우저 환경 자체가 자동화 로직만큼이나 중요해집니다. AdsPower는 각 세션이 고유한 지문을 가진 격리된 프로필에서 실행될 수 있도록 지원하기 때문에 이러한 환경에서 자주 사용됩니다. 이를 통해 워크플로 규모가 커지더라도 안정성을 유지할 수 있습니다.

Agentic 브라우저: 빠른 확인

에이전트형 브라우저는 인공지능 에이전트가 사람의 개입을 최소화하면서 작업을 수행할 수 있도록 설계된 브라우저 환경입니다. 실제 브라우저에서 실행되며, 실행 중에 의사 결정을 내릴 수 있는 계층을 추가하고, 각 작업을 별도의 작업 환경에서 유지합니다.

정의를 자세히 설명하기보다는 실제 사용 사례에서 어떻게 작동하는지 살펴보는 것이 더 적절합니다.

기존 브라우저 자동화로는 충분하지 않은 경우

자동화 프레임워크는 여전히 유용하지만, 예측 불가능한 상황에서는 그 한계가 분명해집니다.

작은 변화에서 자주 휴식을 취하세요

최신 웹사이트는 정적이지 않습니다. 요소의 위치가 바뀌고, 클래스 이름이 변경되며, 콘텐츠가 동적으로 로드됩니다.

정확한 선택자를 기반으로 구축된 스크립트는 버튼 이름 변경과 같은 사소한 변화에도 오류가 발생할 수 있습니다. 한 번 수정하는 것은 괜찮지만, 매주 수정해야 한다면 큰 부담이 됩니다.

맥락에 대한 인식이 없음

기존 자동화 시스템은 지침을 있는 그대로 따릅니다.

의미를 인식하지 못합니다. 페이지의 동작 방식이 다르면 적응하지 못합니다. 단계 중 하나라도 실패하면 전체 프로세스가 중단되는 경우가 많습니다.

이 방법은 통제된 환경에서는 효과적이지만, 변동성이 흔한 실제 웹 브라우징 환경에서는 효과가 없습니다.

계정 간 확장은 위험할 수 있습니다.

스크립트 하나를 실행하는 것은 간단합니다. 하지만 수십, 수백 개의 계정에 걸쳐 실행하면 패턴이 드러납니다.

• 세션 간 동일한 동작
• 공유 환경
• 재사용된 지문

이러한 신호는 플랫폼 감지 시스템을 작동시킬 수 있습니다.

OWASP와 같은 단체들은 최신 탐지 방법이 기술적 지표뿐 아니라 행동 분석에도 의존한다는 점을 강조합니다. 이로 인해 반복적인 행위를 숨기기가 더욱 어려워집니다.

탐지 시스템이 더욱 정교해졌습니다.

웹 플랫폼은 이제 타이밍, 상호 작용 패턴 및 브라우저 특성을 고려합니다.

헤드리스 설정이나 제대로 구성되지 않은 환경은 금방 눈에 띕니다. 이로 인해 많은 실제 사례에서 기본적인 자동화의 신뢰성이 떨어집니다.

AI 기반 브라우저 자동화 vs. 기존 브라우저 자동화

기능 목록보다는 워크플로 동작을 통해 차이점을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

단계별 실행 vs 목표 지향적 실행

기존 자동화 방식은 상세한 지침이 필요합니다.

AI 브라우저 에이전트는 목표를 기반으로 작동합니다. 모든 클릭을 일일이 정의하는 대신, 결과를 정의합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 기존 방식: 페이지를 열고, 해당 필드를 찾고, 값을 입력하고, 제출합니다.
• Agentic: 가입 절차를 완료하세요

두 번째 접근 방식은 다양한 변형의 여지를 남겨둡니다.

경직된 워크플로우 vs 적응형 워크플로우

기존의 시나리오는 예측 가능한 경로를 기대합니다.

에이전트 기반 시스템은 변경 사항이 발생하면 자동으로 조정됩니다. 버튼의 위치가 바뀌거나 페이지 로딩 방식이 달라지더라도 워크플로는 즉시 중단되지 않고 계속 진행됩니다.

단일 작업 vs 연결된 워크플로

자동화 스크립트는 일반적으로 특정 작업을 위해 작성됩니다.

Agentic 워크플로는 다음 단계를 연결할 수 있습니다.

• 데이터를 수집합니다
• 분석해 보세요
• 결과를 바탕으로 조치를 취하십시오

이렇게 하면 여러 개의 개별 스크립트가 필요 없어지고 코딩 경험이 없는 사용자도 워크플로에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

유지 관리가 많이 필요한 것과 적게 필요한 것의 차이

스크립트는 정기적인 업데이트가 필요합니다. 따라서 디버깅 및 지속적인 유지 관리에 더 많은 시간을 할애해야 합니다.

에이전트 기반 워크플로도 여전히 감독이 필요하지만, 사소한 변경 사항에 덜 민감합니다. 따라서 지속적인 유지 관리 작업이 줄어듭니다.

에이전트 기반 브라우저는 언제 사용해야 할까요?

모든 작업에 인공지능 기반 실행이 필요한 것은 아닙니다. 하지만 다음과 같은 특정 상황에서는 인공지능 기반 실행이 유용합니다.

• 페이지 구조 변경에 의존하는 워크플로
• 여러 페이지에 걸쳐 여러 단계를 거치는 작업
• 지속적인 모니터링 또는 연구
• 여러 계정에 걸쳐 확장 가능한 운영

실질적인 예로 여러 마켓플레이스에서 상품 목록을 추적하는 것을 들 수 있습니다. 레이아웃은 다르고, 필터는 변경되며, 새로운 요소가 추가됩니다. 각 변형에 맞춰 스크립트를 유지 관리하는 것은 시간이 많이 소요됩니다. 에이전트 기반 설정을 사용하면 이러한 작업을 훨씬 적은 조정으로 처리할 수 있습니다.

게다가 프로그래밍 경험이 전혀 없는 사용자라면 AI 에이전트를 사용하여 브라우저 작업을 제어하는 것이 더 나은 선택입니다. 자연어를 사용하여 AI 에이전트에게 디버깅을 포함한 전체 프로세스를 대화형으로 수행하도록 명령할 수 있기 때문입니다.

기존 브라우저 자동화 기능을 언제 사용해야 할까요?

스크립트를 사용하는 것이 더 간단한 경우가 여전히 많이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 예측 가능한 레이아웃을 가진 정적 웹사이트
• 내부 테스트 환경
• 일회성 또는 단기 자동화 작업
• 간편한 양식 제출

이러한 시나리오에서는 AI를 추가하는 것이 불필요한 복잡성을 야기하거나 너무 많은 불필요한 토큰을 소모하게 됩니다.

실제 사용 사례

두 가지 시나리오를 나란히 비교해 보면 상황을 더 명확하게 파악할 수 있습니다.

다중 계정 관리

기존 설정 방식으로는 이러한 문제를 해결하기 어렵습니다. 동일한 환경에서 여러 세션을 실행하면 세션이 중복될 수 있습니다.

에이전트 기반 워크플로는 계정별로 동작을 조정하지만, 연결을 방지하기 위해 적절한 격리가 여전히 필요합니다.

AdsPower는 각 계정이 별도의 브라우저 프로필에서 실행되기 때문에 이러한 맥락에서 자주 사용됩니다. 각 프로필은 고유한 지문과 프록시를 가지므로 계정이 연결될 가능성이 줄어듭니다.

정적 페이지를 넘어선 웹 스크래핑

스크립트는 구조화된 페이지에서는 잘 작동하지만, 레이아웃이 변경되면 제대로 작동하지 않습니다.

에이전트 기반 브라우저는 선택자에만 의존하는 대신 구조를 해석할 수 있습니다. 이를 통해 페이지 레이아웃이 약간 변경되더라도 데이터 수집을 계속 진행하기가 더 쉬워집니다.

AI 기반 브라우징 솔루션과 맞춤형 웹 스크래핑 자동화 솔루션 중 어느 것을 선택할지 고민하는 팀에게 있어, AI 기반 솔루션은 종종 오류 발생 시 스크립트 수정에 소요되는 시간을 줄여준다는 장점이 있습니다.

경쟁사 모니터링

다양한 플랫폼에서 경쟁사를 추적하는 것은 변수가 많습니다. 기존 자동화 방식은 각 사이트마다 별도의 로직이 필요하지만, Agentic 워크플로는 페이지와 소스를 이동할 때 자동으로 조정됩니다.

이렇게 하면 장기 모니터링이 더욱 실용적이 됩니다.

마케팅 운영

여러 플랫폼에 걸쳐 캠페인을 진행하는 것은 종종 반복적이지만 약간씩 다른 작업들을 포함합니다.

스크립트는 반복은 잘 처리하지만, 변화에는 어려움을 겪습니다.

에이전트 기반 시스템은 상황에 따라 조정할 수 있으므로 워크플로가 매번 동일하지 않을 때 유용합니다.

에이전트 기반 브라우저, 노코드 도구 및 사용자 지정 자동화 비교

각 접근 방식은 서로 다른 유형의 워크플로에 적합합니다. 어떤 방식을 선택할지는 작업의 복잡성과 프로세스에 대한 제어 필요성에 따라 달라지는 경우가 많습니다.

노코드 도구

• 빠르게 시작하세요
• 워크플로가 복잡해지면 제한이 생깁니다.
• 단순하고 반복적인 작업에 적합합니다.
  

맞춤형 자동화

• 논리와 동작에 대한 완벽한 제어 기능을 제공합니다.
• 개발 시간과 기술적 능력이 필요합니다.
• 상황 변화에 따라 정기적인 업데이트가 필요합니다.
  

에이전트 브라우저

• 실행 중 변경 사항에 맞춰 조정할 수 있습니다.
• 여러 단계를 거치거나 변화하는 워크플로에 더 적합합니다.
• 많은 경우 지속적인 수정 횟수를 줄입니다.
  

가트너 보고서를 비롯한 업계 연구에 따르면 자동화는 고정된 지침에만 의존하는 대신 실행 중에 의사 결정을 내릴 수 있는 시스템으로 발전하고 있습니다.

설정을 선택하기 전에 확인해야 할 사항

에이전트 기반 브라우저, 브라우저 자동화 또는 클라우드 브라우저 중 어떤 것을 선택할지는 워크플로에 따라 다릅니다.

워크플로 유형

간단한 작업에는 적응형 시스템이 필요하지 않습니다. 하지만 복잡한 워크플로우에는 적응형 시스템이 유용합니다.

환경 제어

실제 브라우저 환경은 실제 사용자와 더 유사하게 작동합니다. 따라서 시뮬레이션 환경에 비해 탐지 위험이 줄어듭니다.

계정 운영

여러 계정을 관리하는 업무라면 계정 분리가 매우 중요합니다.

브라우저 지문 제어 , 프록시 지원 및 세션 분리는 모두 중요합니다. AdsPower는 이러한 요구 사항을 중심으로 설계되었으며, 이것이 바로 다중 계정 환경에서 널리 사용되는 이유입니다.

확장성

실행할 워크플로의 수와 변경 빈도를 고려하십시오.

다섯 가지 작업에 효과적인 설정이 50가지 작업에는 적합하지 않을 수 있습니다.

완성

사용하는 도구들이 얼마나 잘 연결되는지 확인하세요.

API, 자동화 프레임워크 및 AI 시스템은 마찰 없이 함께 작동해야 합니다.

마지막으로

모든 경우에 적용되는 단 하나의 정답은 없습니다.

기존 브라우저 자동화 방식은 단순하고 예측 가능한 작업에는 여전히 효과적입니다. 통제된 환경에서는 여전히 효율적입니다.

에이전트 기반 브라우저는 워크플로가 복잡하거나 동적이거나 규모가 클 때 유용해집니다.

여러 계정을 관리 하거나 다양한 플랫폼에서 자동화를 실행하는 팀의 경우 브라우저 설정이 안정성에 매우 중요한 역할을 합니다. AdsPower 에이전트 브라우저는 스크립트 기반 자동화와 AI 기반 워크플로를 모두 지원하는 격리된 환경을 제공하기 때문에 이러한 설정에 자주 사용됩니다.

현재 작업 환경을 개선하는 방법을 찾고 있다면, 먼저 소규모로 두 가지 접근 방식을 모두 테스트해 보는 것이 좋습니다. 그러면 어떤 방식이 작업 흐름에 더 적합한지 알 수 있습니다.